使用centernet训练自己的训练集
时间: 2023-07-11 12:49:12 浏览: 127
好的,以下是使用CenterNet训练自己的训练集的步骤:
1. 准备数据集。首先,你需要准备一个包含训练图片和标注文件的数据集。标注文件可以使用常见的格式,如COCO、VOC等,也可以自己定义格式。标注文件应包含每张图片中物体的类别、边界框坐标等信息。
2. 下载CenterNet代码。你可以在CenterNet的GitHub仓库中下载代码,地址为:https://github.com/xingyizhou/CenterNet。你可以选择下载最新版本的代码或者特定版本的代码。
3. 安装依赖。在训练CenterNet模型之前,你需要安装一些依赖库,包括PyTorch、OpenCV、Cython等。你可以在CenterNet的README文件中找到完整的依赖列表和安装方法。
4. 配置训练参数。在CenterNet代码中,你可以通过修改`src/lib/opts.py`文件来配置训练参数,如训练集路径、学习率、batch size等。你可以根据自己的需要进行修改。
5. 开始训练。在完成数据集准备、代码下载和参数配置后,你可以在终端中运行以下命令来开始训练CenterNet模型:
```
python src/main.py ctdet --exp_id my_experiment --batch_size 8 --num_workers 8 --lr 1.25e-4 --gpus 0 --arch resdcn_18 --load_model /path/to/pretrained/model --data_dir /path/to/data
```
在上面的命令中,你需要将`my_experiment`替换为你自己的实验ID,`/path/to/pretrained/model`替换为CenterNet预训练模型的路径,`/path/to/data`替换为你自己的数据集路径。
6. 监控训练过程。在训练过程中,你可以使用Tensorboard等工具来监控训练过程,如loss、mAP等指标的变化情况。你可以在终端中运行以下命令来启动Tensorboard:
```
tensorboard --logdir /path/to/your/experiment/logs
```
在上面的命令中,将`/path/to/your/experiment/logs`替换为你自己实验的日志文件路径。
7. 保存模型。在训练完成后,你可以使用以下命令来保存训练好的模型:
```
python src/test.py ctdet --exp_id my_experiment --keep_res --resume --load_model /path/to/trained/model
```
在上面的命令中,你需要将`my_experiment`替换为你自己的实验ID,`/path/to/trained/model`替换为训练好的模型路径。
至此,你已经成功使用CenterNet训练自己的训练集,并得到了训练好的目标检测模型。